主要观点总结
本文介绍了Google推出的开放的Agent2Agent (A2A)协议，该协议旨在解决不同生态系统中的AI代理协同工作的挑战。文章详细阐述了A2A协议的核心理念和关键概念，如Agent Card、A2A服务器、A2A客户端、任务、消息、部分和工件。此外，文章还介绍了与Model Context Protocol (MCP)的比较，突出了两者在AI交互方面的不同侧重点。A2A协议已经得到了多家公司的支持，这表明行业正在朝着开放标准迈进，以促进AI代理的互操作性。
关键观点总结
关键观点1: A2A协议的核心理念
无论代理基于哪种框架或供应商构建，都能使用一种共同语言进行交流，实现协同工作。
关键观点2: A2A协议的关键概念
包括Agent Card、A2A服务器、A2A客户端、任务、消息、部分和工件等。
关键观点3: A2A与MCP的比较
MCP侧重于连接LLM与各种数据源和工具，而A2A专注于打破AI代理之间的壁垒，实现多代理协作。两者在AI交互方面有不同的侧重点。
关键观点4: A2A的应用和优势
使不同供应商和框架的AI代理能够协同工作，打破AI代理生态系统的孤岛，促进专业化代理的开发，支持企业内部和跨企业的代理协作，标准化代理能力的发现和协商，提供安全、可靠的代理间通信。
文章预览
在企业级AI应用逐渐普及的今天，让不同框架和供应商构建的AI代理能够协同工作，成为了一个巨大的挑战。为了解决这一问题，Google推出了开放的Agent2Agent (A2A)协议，旨在为不同生态系统中的代理提供通用的通信标准。 A2A协议的核心理念是： 无论代理基于哪种框架或供应商构建，都能使用一种共同语言进行交流 。通过A2A，代理可以相互展示各自的能力，协商如何与用户交互（通过文本、表单或双向音频/视频），同时确保安全协作。 A2A的核心概念 A2A协议建立在几个关键概念之上： 1. Agent Card（智能体卡片） ：一个公开的元数据文件（通常位于 `/.well-known/agent.json` ），描述代理的能力、技能、端点URL和身份验证要求。 2. A2A服务器 ： 实现A2A协议方法的代理端点，接收请求并管理任务执行。 3. A2A客户端 ： 消费A2A服务的应用程序或其他代理。
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